本發(fā)明涉及身份識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法。

背景技術(shù)：

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，智能手機(jī)因其便攜性、獨(dú)占性和私密性，被廣泛應(yīng)用于線下小額支付、門禁、公交地鐵等場景，在帶來便捷性的同時(shí)，仍存在安全性問題，例如：因手機(jī)丟失或信息被盜造成的非用戶本人使用手機(jī)，引起財(cái)產(chǎn)損失。

為提高安全性，在上述應(yīng)用場景中需要對用戶身份進(jìn)行識別認(rèn)證，常用方法包括：基于密碼的識別技術(shù)(如：數(shù)字密碼、手勢密碼)、基于生物特征的識別技術(shù)(如臉部識別、指紋識別、虹膜識別、聲紋識別)，以及基于用戶行為特征的識別技術(shù)(手勢簽名、自然晃動等)。

現(xiàn)有的識別技術(shù)存在如下缺點(diǎn)：(1)安全級別低：密碼容易在存儲或傳輸過程中被復(fù)制或截獲。另外，在公共場合輸入密碼時(shí)，容易被周圍的人窺見、模仿，安全性降低。(2)難于記憶：為了增加安全性，同一用戶在多個(gè)設(shè)備、多個(gè)應(yīng)用中通常會設(shè)置不同的密碼，容易導(dǎo)致忘記密碼而無法通過認(rèn)證的情況。(3)便捷性差：在公交、地鐵閘機(jī)等需要快速完成認(rèn)證和授權(quán)的場景下，輸入復(fù)雜密碼或忘記密碼時(shí)，嚴(yán)重影響速度，用戶體驗(yàn)差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)中的不足之處，提供一種通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法。用于解決現(xiàn)有技術(shù)中安全級別低：密碼容易在存儲或傳輸過程中被復(fù)制或截獲。另外，在公共場合輸入密碼時(shí)，容易被周圍的人窺見、模仿，安全性降低。難于記憶：為了增加安全性，同一用戶在多個(gè)設(shè)備、多個(gè)應(yīng)用中通常會設(shè)置不同的密碼，容易導(dǎo)致忘記密碼而無法通過認(rèn)證的情況。便捷性差：在公交、地鐵閘機(jī)等需要快速完成認(rèn)證和授權(quán)的場景下，輸入復(fù)雜密碼或忘記密碼時(shí)，嚴(yán)重影響速度，用戶體驗(yàn)差的問題。

本發(fā)明解決技術(shù)問題采用的技術(shù)手段是提供一種通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法，包括步驟：S1、獲取檢測空間內(nèi)用戶行為軌跡的數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)所述數(shù)據(jù)樣本生成驗(yàn)證信息庫；S2、實(shí)時(shí)采集所述檢測空間內(nèi)用戶的行為軌跡，并與所述驗(yàn)證信息庫中的所述數(shù)據(jù)樣本相匹配，并判斷所述行為規(guī)矩和所述數(shù)據(jù)樣本是否匹配；若匹配，則符合用戶的身份特質(zhì)；若不匹配，則不符合用戶的身份特質(zhì)，返回重新驗(yàn)證或關(guān)閉驗(yàn)證。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S1包括步驟：S11、生成檢測空間；S12、對檢測空間邊緣的檢測點(diǎn)進(jìn)行定位測量，將所述檢測點(diǎn)進(jìn)行連接，形成完整的檢測區(qū)域輪廓線并根據(jù)所述檢測區(qū)域輪廓線生成三維檢測坐標(biāo)；S13、采集用戶的行為軌跡的所述數(shù)據(jù)樣本，并將每個(gè)所述數(shù)據(jù)樣本與所述檢測坐標(biāo)相對應(yīng)生成對應(yīng)的樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和樣本變化向量，并根據(jù)所述樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和所述樣本變化向量生成驗(yàn)證信息庫。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S2包括步驟：S21、觸發(fā)身份特質(zhì)驗(yàn)證；S22、實(shí)時(shí)采集用戶用于驗(yàn)證的驗(yàn)證行為軌跡，將每個(gè)所述驗(yàn)證行為軌跡與所述檢測坐標(biāo)相對應(yīng)生成對應(yīng)的驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證變化向量；S23、將所述驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)和所述驗(yàn)證變化向量分別和所述樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和樣本變化向量進(jìn)行匹配，并判斷誤差是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；若在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則符合用戶的身份特質(zhì)；若不在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則不符合用戶的身份特質(zhì)，返回重新驗(yàn)證或關(guān)閉驗(yàn)證。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S13還包括步驟：實(shí)時(shí)采集所述數(shù)據(jù)樣本時(shí)，同步采集所述數(shù)據(jù)樣本在所述三維檢測坐標(biāo)內(nèi)移動的樣本行為時(shí)間，并將所述樣本行為時(shí)間添加進(jìn)所述樣本變化向量；所述步驟S22還包括步驟：實(shí)時(shí)采集所述驗(yàn)證行為軌跡時(shí)，同步采集所述驗(yàn)證行為軌跡在所述三維檢測坐標(biāo)內(nèi)移動的驗(yàn)證行為時(shí)間，并將所述驗(yàn)證行為時(shí)間添加進(jìn)所述驗(yàn)證變化向量。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S1之前還包括步驟：根據(jù)用戶的行為特征在所述三維檢測坐標(biāo)中的類型，配置每種類型的所述數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量的上限值和下限值；所述類型包括行為路徑和行為姿勢。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S2之后還包括步驟：S3、使用通過身份特質(zhì)驗(yàn)證的所述驗(yàn)證行為軌跡更新所述驗(yàn)證信息庫。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S3包括步驟：S31、將通過驗(yàn)證的所述驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)和所述驗(yàn)證變化向量作為新的所述數(shù)據(jù)樣本帶入預(yù)先設(shè)置好的訓(xùn)練器中；S32、訓(xùn)練所述數(shù)據(jù)樣本的行為軌跡向量，生成新的所述驗(yàn)證信息庫。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S3之后還包括步驟：S4、當(dāng)所述驗(yàn)證信息庫中的樣本數(shù)量達(dá)到上限后，每增加一個(gè)新樣本時(shí)，通過所述樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和所述樣本變化向量的比對，刪除掉一個(gè)相似度最低的樣本。

于本發(fā)明的一實(shí)施例中，所述步驟S2還包括步驟：對所述三維檢測坐標(biāo)進(jìn)行區(qū)塊分割為子區(qū)塊，并將對應(yīng)的所述樣本變化向量和所述行為變化向量進(jìn)行區(qū)塊分割生成樣本變化子向量和行為變化子向量；當(dāng)用戶的行為軌跡為局部行為軌跡時(shí)，根據(jù)局部行為軌跡所在的所述子區(qū)塊中的所述樣本變化子向量和所述行為變化子向量分別進(jìn)行匹配判斷是否符合用戶的身份特質(zhì)。

實(shí)施本發(fā)明中的通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法具有以下有益效果：

可以根據(jù)用戶的行為軌跡直接確定其身份特質(zhì)，方便快捷；并且，通過持續(xù)采集和更新用戶行為數(shù)據(jù)，以及引入三維檢測坐標(biāo)將行為軌跡向量化，提高檢測的效果和安全性。

附圖說明

圖1顯示為本發(fā)明中通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法的流程示意圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

需要說明的是，當(dāng)元件被稱為“固定于”另一個(gè)元件，它可以直接在另一個(gè)元件上或者也可以存在居中的元件。當(dāng)一個(gè)元件被認(rèn)為是“連接”另一個(gè)元件，它可以是直接連接到另一個(gè)元件或者可能同時(shí)存在居中元件。本文所使用的術(shù)語“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及類似的表述只是為了說明的目的。

除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在本發(fā)明的說明書中所使用的術(shù)語只是為了描述具體的實(shí)施例的目的，不是旨在于限制本發(fā)明。本文所使用的術(shù)語“及/或”包括一個(gè)或多個(gè)相關(guān)的所列項(xiàng)目的任意的和所有的組合。

如圖1所示，圖1顯示為本發(fā)明中通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法的流程示意圖。本發(fā)明提供了一種通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法，包括步驟：S1、獲取檢測空間內(nèi)用戶行為軌跡的數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)數(shù)據(jù)樣本生成驗(yàn)證信息庫；S2、實(shí)時(shí)采集檢測空間內(nèi)用戶的行為軌跡，并與驗(yàn)證信息庫中的數(shù)據(jù)樣本相匹配，并判斷行為規(guī)矩和數(shù)據(jù)樣本是否匹配；若匹配，則符合用戶的身份特質(zhì)；若不匹配，則不符合用戶的身份特質(zhì)，返回重新驗(yàn)證或關(guān)閉驗(yàn)證。

在本發(fā)明的一實(shí)施例中，步驟S1包括步驟：

S11、生成檢測空間；通常，采用探測器或者感應(yīng)器生成立方體的三維檢測空間，方便用戶在檢測空間中做出動作。

S12、對檢測空間邊緣的檢測點(diǎn)進(jìn)行定位測量，將檢測點(diǎn)進(jìn)行連接，形成完整的檢測區(qū)域輪廓線并根據(jù)檢測區(qū)域輪廓線生成三維檢測坐標(biāo)；在本實(shí)施例中，檢測點(diǎn)之間進(jìn)行相互連線，形成水平和豎直的檢測線，水平和豎直的檢測線之間的交點(diǎn)形成坐標(biāo)點(diǎn)。

S13、采集用戶的行為軌跡的數(shù)據(jù)樣本，并將每個(gè)數(shù)據(jù)樣本與檢測坐標(biāo)相對應(yīng)生成對應(yīng)的樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和樣本變化向量，并根據(jù)樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和樣本變化向量生成驗(yàn)證信息庫。本實(shí)施例中，用戶的每個(gè)行為軌跡會占用多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)行為軌跡前后坐標(biāo)點(diǎn)的裱花即可生成變化向量。數(shù)據(jù)樣本相對應(yīng)轉(zhuǎn)換后生成的即為樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)，再根據(jù)前后樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)的變化即可計(jì)算出樣本變化向量。

進(jìn)一步地，步驟S2包括步驟：

S21、觸發(fā)身份特質(zhì)驗(yàn)證；在進(jìn)行驗(yàn)證之前要先出發(fā)身份特質(zhì)驗(yàn)證，才能開始驗(yàn)證。

S22、實(shí)時(shí)采集用戶用于驗(yàn)證的驗(yàn)證行為軌跡，將每個(gè)驗(yàn)證行為軌跡與檢測坐標(biāo)相對應(yīng)生成對應(yīng)的驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證變化向量；同理，本實(shí)施例中，用戶的每個(gè)行為軌跡會占用多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，根據(jù)行為軌跡前后坐標(biāo)點(diǎn)的裱花即可生成變化向量。驗(yàn)證行為軌跡相對應(yīng)轉(zhuǎn)換后生成的即為驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)，再根據(jù)前后驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)的變化即可計(jì)算出驗(yàn)證變化向量。

S23、將驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證變化向量分別和樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和樣本變化向量進(jìn)行匹配，并判斷誤差是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；若在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則符合用戶的身份特質(zhì)；若不在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則不符合用戶的身份特質(zhì)，返回重新驗(yàn)證或關(guān)閉驗(yàn)證。

在本發(fā)明的一實(shí)施例中，步驟S13還包括步驟：實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)樣本時(shí)，同步采集數(shù)據(jù)樣本在三維檢測坐標(biāo)內(nèi)移動的樣本行為時(shí)間，并將樣本行為時(shí)間添加進(jìn)樣本變化向量；步驟S22還包括步驟：實(shí)時(shí)采集驗(yàn)證行為軌跡時(shí)，同步采集驗(yàn)證行為軌跡在三維檢測坐標(biāo)內(nèi)移動的驗(yàn)證行為時(shí)間，并將驗(yàn)證行為時(shí)間添加進(jìn)驗(yàn)證變化向量。通過將樣本行為時(shí)間和驗(yàn)證行為時(shí)間分別加入樣本變化向量和驗(yàn)證變化向量中并進(jìn)行比對和匹配，可以更精確的辨別出驗(yàn)證行為軌跡是否是貼合用戶習(xí)慣，使得驗(yàn)證更加準(zhǔn)確。

進(jìn)一步地，步驟S1之前還包括步驟：根據(jù)用戶的行為特征在三維檢測坐標(biāo)中的類型，配置每種類型的數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量的上限值和下限值；類型包括行為路徑和行為姿勢。與之相對應(yīng)的，本發(fā)明中，可以通過變化向量和坐標(biāo)數(shù)據(jù)分別驗(yàn)證行為路徑和行為姿勢。

在本發(fā)明的一實(shí)施例中，步驟S2之后還包括步驟：S3、使用通過身份特質(zhì)驗(yàn)證的驗(yàn)證行為軌跡更新驗(yàn)證信息庫。進(jìn)一步地，步驟S3包括步驟：S31、將通過驗(yàn)證的驗(yàn)證坐標(biāo)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證變化向量作為新的數(shù)據(jù)樣本帶入預(yù)先設(shè)置好的訓(xùn)練器中；S32、訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的行為軌跡向量，生成新的驗(yàn)證信息庫。通過不斷的對數(shù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的更新。

在本發(fā)明的一實(shí)施例中，步驟S3之后還包括步驟：S4、當(dāng)驗(yàn)證信息庫中的樣本數(shù)量達(dá)到上限后，每增加一個(gè)新樣本時(shí)，通過樣本坐標(biāo)數(shù)據(jù)和樣本變化向量的比對，刪除掉一個(gè)相似度最低的樣本。

在本發(fā)明的一實(shí)施例中，步驟S2還包括步驟：對三維檢測坐標(biāo)進(jìn)行區(qū)塊分割為子區(qū)塊，并將對應(yīng)的樣本變化向量和行為變化向量進(jìn)行區(qū)塊分割生成樣本變化子向量和行為變化子向量；當(dāng)用戶的行為軌跡為局部行為軌跡時(shí)，根據(jù)局部行為軌跡所在的子區(qū)塊中的樣本變化子向量和行為變化子向量分別進(jìn)行匹配判斷是否符合用戶的身份特質(zhì)。在本實(shí)施例中，若用戶只做了局部的動作，如只是揮手或者搖頭，即可將三維檢測坐標(biāo)分割為子區(qū)塊，只進(jìn)行局部檢測即可。這樣即可減少檢測的工作量，又可以增加檢測的準(zhǔn)確性。

綜上所述，本發(fā)明提供的一種通過用戶行為軌跡確定其身份特質(zhì)的方法，可以根據(jù)用戶的行為軌跡直接確定其身份特質(zhì)，方便快捷；并且，通過持續(xù)采集和更新用戶行為數(shù)據(jù)，以及引入三維檢測坐標(biāo)將行為軌跡向量化，提高檢測的效果和安全性。具有很高的商業(yè)利用和推廣的價(jià)值。

上面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行了描述，但是本發(fā)明并不局限于上述的具體實(shí)施方式，上述的具體實(shí)施方式僅僅是示意性的，而不是限制性的，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明宗旨和權(quán)利要求所保護(hù)的范圍情況下，還可做出很多形式，這些均屬于本發(fā)明的保護(hù)之內(nèi)。